"""
语义文本切片服务演示脚本
演示核心功能和效果
"""

import os
import json
import time
from pathlib import Path

def create_demo_document():
    """创建演示文档"""
    demo_content = """
人工智能发展历程与现状分析

第一章 人工智能的起源与发展

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在开发能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。自1956年达特茅斯会议首次提出"人工智能"这一概念以来，AI经历了多次发展浪潮和寒冬期。

在早期阶段，研究者主要关注符号推理和专家系统。这一时期的代表性工作包括逻辑定理机、通用问题求解器等。虽然这些系统在特定领域表现出色，但缺乏通用性和学习能力，限制了其实际应用。

第二章 机器学习的兴起

20世纪80年代以来，机器学习逐渐成为AI研究的核心。机器学习是一种让计算机系统能够从数据中自动学习和改进性能的方法，而无需明确编程。这一范式的转变标志着AI研究从基于规则的方法向基于数据的方法的重要转变。

传统的机器学习方法包括决策树、支持向量机、随机森林等。这些方法在许多实际问题上取得了不错的效果，为后续的深度学习发展奠定了重要基础。

监督学习、无监督学习和强化学习构成了机器学习的三大主要范式。监督学习通过标记数据训练模型，无监督学习发现数据中的隐藏模式，强化学习通过试错方式学习最优策略。

第三章 深度学习革命

2006年Geoffrey Hinton等人提出深度信念网络，标志着深度学习时代的开始。深度学习基于人工神经网络，特别是具有多个隐藏层的深度神经网络，能够自动学习数据的层次化特征表示。

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了突破性进展。从AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利，到ResNet、EfficientNet等架构的不断创新，深度学习在图像识别、目标检测、图像生成等任务上达到了人类水平甚至超越人类。

循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）为处理序列数据提供了有效工具。这些模型在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域发挥了重要作用。

第四章 大型语言模型的突破

2017年Transformer架构的提出彻底改变了自然语言处理领域。Transformer引入了自注意力机制，能够并行处理序列中的所有位置，大大提高了训练效率和模型性能。

基于Transformer的预训练语言模型如BERT、GPT系列取得了巨大成功。这些模型通过在大规模文本语料上进行预训练，学习了丰富的语言知识，然后可以通过微调适应各种下游任务。

GPT-3的发布标志着大型语言模型能力的重大飞跃。拥有1750亿参数的GPT-3展现出了惊人的文本生成、理解和推理能力，在零样本和少样本学习方面表现出色。

ChatGPT的出现进一步推动了AI技术的普及和应用。通过强化学习从人类反馈中学习（RLHF），ChatGPT能够产生更符合人类期望的输出，在对话、创作、分析等任务上表现优异。

第五章 当前挑战与未来展望

尽管AI技术取得了巨大进展，但仍面临诸多挑战。模型的可解释性问题使得AI系统的决策过程难以理解。偏见和公平性问题可能导致歧视性结果。隐私和安全问题在AI系统处理敏感数据时尤为重要。

计算资源的巨大需求也是一个重要挑战。训练大型模型需要大量的计算资源和能源消耗，这限制了AI技术的可及性和可持续性。

未来的AI发展方向包括通用人工智能（AGI）的探索、多模态学习的进步、AI伦理和治理框架的完善等。随着技术的不断成熟，AI将在医疗、教育、交通、金融等各个领域发挥越来越重要的作用，深刻改变人类社会的面貌。

结语

人工智能的发展是一个持续演进的过程。从早期的符号主义到现在的大型语言模型，每一次技术突破都推动了AI能力的显著提升。在享受AI技术带来便利的同时，我们也需要审慎考虑其潜在风险，确保AI技术的发展造福全人类。
"""
    
    demo_file = Path("demo_ai_document.txt")
    with open(demo_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(demo_content)
    
    return demo_file

def run_basic_demo():
    """运行基础功能演示"""
    print("=" * 60)
    print("🚀 语义文本切片服务演示")
    print("=" * 60)
    
    # 创建演示文档
    print("📝 创建演示文档...")
    demo_file = create_demo_document()
    print(f"✅ 演示文档创建完成: {demo_file}")
    
    try:
        # 导入核心模块（模拟导入）
        print("\n📦 正在加载语义切片器...")
        print("⚠️  注意：由于依赖包可能未完全安装，这是模拟演示")
        
        # 模拟配置创建
        print("⚙️  创建切片配置...")
        config_info = {
            "min_chunk_size": 200,
            "max_chunk_size": 1000,
            "target_chunk_size": 600,
            "semantic_threshold": 0.7,
            "language": "zh",
            "overlap_ratio": 0.1
        }
        
        print("📋 切片配置:")
        for key, value in config_info.items():
            print(f"   {key}: {value}")
        
        # 模拟文档处理
        print(f"\n🔄 处理文档: {demo_file}")
        time.sleep(1)  # 模拟处理时间
        
        # 读取文档内容进行简单分析
        with open(demo_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
        
        # 简单的段落分割（模拟语义切片）
        paragraphs = [p.strip() for p in content.split('\n\n') if p.strip()]
        
        # 模拟切片生成
        mock_chunks = []
        current_chunk = ""
        chunk_id = 1
        
        for para in paragraphs:
            if len(current_chunk) + len(para) > config_info["max_chunk_size"] and current_chunk:
                mock_chunks.append({
                    "id": chunk_id,
                    "content": current_chunk.strip(),
                    "length": len(current_chunk.strip()),
                    "semantic_score": 0.75 + (chunk_id * 0.02) % 0.2,  # 模拟语义得分
                    "token_count": len(current_chunk.strip()) // 1.3
                })
                chunk_id += 1
                current_chunk = para + "\n\n"
            else:
                current_chunk += para + "\n\n"
        
        # 添加最后一个切片
        if current_chunk.strip():
            mock_chunks.append({
                "id": chunk_id,
                "content": current_chunk.strip(),
                "length": len(current_chunk.strip()),
                "semantic_score": 0.75 + (chunk_id * 0.02) % 0.2,
                "token_count": len(current_chunk.strip()) // 1.3
            })
        
        # 显示结果
        print(f"✅ 切片处理完成！生成了 {len(mock_chunks)} 个切片")
        
        # 显示统计信息
        print("\n📊 切片统计信息:")
        lengths = [chunk["length"] for chunk in mock_chunks]
        semantic_scores = [chunk["semantic_score"] for chunk in mock_chunks]
        
        print(f"   总切片数: {len(mock_chunks)}")
        print(f"   平均长度: {sum(lengths) / len(lengths):.1f} 字符")
        print(f"   最短切片: {min(lengths)} 字符")
        print(f"   最长切片: {max(lengths)} 字符")
        print(f"   平均语义得分: {sum(semantic_scores) / len(semantic_scores):.3f}")
        
        # 显示切片预览
        print(f"\n🔍 切片预览 (前3个):")
        for i, chunk in enumerate(mock_chunks[:3]):
            print(f"\n📄 切片 {i+1}:")
            print(f"   长度: {chunk['length']} 字符")
            print(f"   语义得分: {chunk['semantic_score']:.3f}")
            print(f"   Token数: {chunk['token_count']:.0f}")
            preview = chunk['content'][:150] + "..." if len(chunk['content']) > 150 else chunk['content']
            print(f"   内容预览: {preview}")
            print("   " + "-" * 40)
        
        # 保存结果
        output_file = Path("demo_chunks_result.json")
        result_data = {
            "config": config_info,
            "chunks": mock_chunks,
            "statistics": {
                "total_chunks": len(mock_chunks),
                "avg_length": sum(lengths) / len(lengths),
                "min_length": min(lengths),
                "max_length": max(lengths),
                "avg_semantic_score": sum(semantic_scores) / len(semantic_scores)
            }
        }
        
        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(result_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        
        print(f"\n💾 切片结果已保存到: {output_file}")
        
        # 质量评估演示
        print(f"\n🎯 质量评估结果:")
        coherence_score = sum(semantic_scores) / len(semantic_scores)
        length_balance = 1.0 - (max(lengths) - min(lengths)) / (sum(lengths) / len(lengths))
        overall_score = (coherence_score * 0.6 + length_balance * 0.4)
        
        print(f"   连贯性得分: {coherence_score:.3f}")
        print(f"   长度平衡性: {length_balance:.3f}")
        print(f"   综合质量得分: {overall_score:.3f}")
        
        if overall_score > 0.8:
            print("   ✅ 优秀 - 切片质量很好，可以直接使用")
        elif overall_score > 0.6:
            print("   ⚠️  良好 - 切片质量不错，可考虑微调参数")
        else:
            print("   ⚠️  需要改进 - 建议调整配置参数")
        
        # 使用建议
        print(f"\n💡 使用建议:")
        if max(lengths) > config_info["max_chunk_size"] * 1.2:
            print("   • 考虑降低最大切片大小或提高语义阈值")
        if min(lengths) < config_info["min_chunk_size"] * 0.8:
            print("   • 考虑提高最小切片大小或降低语义阈值")
        if coherence_score < 0.7:
            print("   • 建议提高语义阈值以改善连贯性")
        
        print("\n🎉 演示完成!")
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ 演示过程中出现错误: {e}")
        
    finally:
        # 清理临时文件
        try:
            demo_file.unlink()
            print(f"🧹 清理临时文件: {demo_file}")
        except:
            pass

def show_algorithm_overview():
    """显示算法概述"""
    print("\n" + "=" * 60)
    print("🧠 算法设计概述")
    print("=" * 60)
    
    algorithm_steps = [
        ("📄 文档解析", "支持PDF、Word、TXT格式，提取段落和结构信息"),
        ("🔤 文本预处理", "清理内容、过滤噪声、标准化格式"),
        ("🎯 语义分析", "使用Transformer模型计算段落语义向量"),
        ("📏 相似度计算", "计算段落间余弦相似度，识别语义边界"),
        ("✂️  智能切片", "基于语义阈值和长度约束进行切片"),
        ("🔧 优化处理", "合并小切片、分割大切片、调整边界"),
        ("📊 质量评估", "评估连贯性、完整性、平衡性等指标"),
        ("💾 结果输出", "保存切片结果和质量报告")
    ]
    
    for i, (step, description) in enumerate(algorithm_steps, 1):
        print(f"{i}. {step}: {description}")
    
    print(f"\n🎯 核心特点:")
    features = [
        "段落级语义理解，避免简单按长度切分",
        "自适应切片大小，平衡语义完整性和处理效率",
        "智能边界检测，确保语义连贯性",
        "质量评估体系，提供优化建议",
        "多语言支持，适应不同应用场景"
    ]
    
    for feature in features:
        print(f"   ✨ {feature}")

def show_configuration_guide():
    """显示配置指南"""
    print("\n" + "=" * 60)
    print("⚙️ 配置参数指南")
    print("=" * 60)
    
    configs = {
        "技术文档": {
            "min_chunk_size": 300,
            "max_chunk_size": 1200,
            "target_chunk_size": 800,
            "semantic_threshold": 0.8,
            "适用场景": "API文档、技术手册、专业教程"
        },
        "新闻文章": {
            "min_chunk_size": 150,
            "max_chunk_size": 600,
            "target_chunk_size": 350,
            "semantic_threshold": 0.7,
            "适用场景": "新闻报道、博客文章、社交媒体"
        },
        "学术论文": {
            "min_chunk_size": 400,
            "max_chunk_size": 2000,
            "target_chunk_size": 1000,
            "semantic_threshold": 0.75,
            "适用场景": "研究论文、学术报告、综述文献"
        },
        "小说文本": {
            "min_chunk_size": 200,
            "max_chunk_size": 1000,
            "target_chunk_size": 600,
            "semantic_threshold": 0.6,
            "适用场景": "小说、散文、故事类内容"
        }
    }
    
    for scenario, config in configs.items():
        print(f"\n📋 {scenario}配置:")
        for key, value in config.items():
            if key != "适用场景":
                print(f"   {key}: {value}")
        print(f"   💡 {config['适用场景']}")

def main():
    """主函数"""
    print("🎪 欢迎使用 AntSK 语义文本切片服务演示程序")
    
    # 运行基础演示
    run_basic_demo()
    
    # 显示算法概述
    show_algorithm_overview()
    
    # 显示配置指南
    show_configuration_guide()
    
    print(f"\n" + "=" * 60)
    print("📚 更多信息:")
    print("   • 详细使用指南: USER_GUIDE.md")
    print("   • 算法设计文档: ALGORITHM_DESIGN.md") 
    print("   • 运行示例: python examples.py")
    print("   • 单元测试: python test_chunker.py")
    print("   • 命令行工具: python cli.py --help")
    print("=" * 60)
    
    print("\n🌟 感谢使用 AntSK 语义文本切片服务！")

if __name__ == "__main__":
    main()
